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프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되고, 인공지능 알고리즘 및 입력자료가 저장되는 메모리;를 포함하며,상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행 가능한,상기 인공지능 알고리즘을 통해 상기 입력자료에 상응하는 지하 구조 정보를 추정하는 프로그램 명령어들을 저장하되,상기 인공지능 알고리즘은 지형 변화가 반영된 학습데이터를 통해 사전 학습된 것인, 지하 구조 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 학습데이터는, 2차원 지형에서의 자기장 반응에 대한 정보로서, 상기 2차원 지형은,미리 설정된 길이와 깊이에 상응하는 지형 모델로서, 깊이 방향의 중앙선을 기준으로 미리 설정된 경사각 범위 내에서 경사지도록 형성된 지형 모델인, 지하 구조 추정 장치
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제2항에 있어서,상기 2차원 지형은,상기 중앙선을 기준으로 일측의 경사각과 타측의 경사각이 상이하게 형성된 지형 모델인, 지하 구조 추정 장치
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제2항에 있어서,상기 2차원 지형은,상기 중앙선을 기준으로 일측의 경사 방향과 타측의 경사 방향이 상이하게 형성된 지형 모델인, 지하 구조 추정 장치
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제2항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은 지형 변화 및 측정 고도 변화가 반영된 학습데이터를 통해 사전 학습된 것인, 지하 구조 추정 장치
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제5항에 있어서,상기 입력자료는,n개의 측정 지점별 고도정보, 지표면 높이정보 및 주파수별 자기장 반응 정보를 포함하고(단, 상기 n은 3 이상의 자연수임),상기 인공지능 알고리즘은,제m 측정 지점, 제m-1 측정 지점 및 제m+1 측정 지점에 상응하는 전기비저항 정보를 추정하는 것인(단, 상기 m은 2 이상이고, 상기 n-1 이하의 자연수임), 지하 구조 추정 장치
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지하 구조 추정 장치에서 수행되는 인공지능 알고리즘을 이용한 지하 구조 추정 방법에 있어서,미리 저장된 상기 인공지능 알고리즘에 입력자료가 입력되는 단계; 및 상기 인공지능 알고리즘에 의해 상기 입력자료에 상응하는 지하 구조 정보가 추정되는 단계;를 포함하되,상기 인공지능 알고리즘은 지형 변화가 반영된 학습데이터를 통해 사전 학습된 것인, 지하 구조 추정 방법
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제7항에 있어서,상기 학습데이터는, 2차원 지형에서의 자기장 반응에 대한 정보로서, 상기 2차원 지형은,미리 설정된 길이와 깊이에 상응하는 지형 모델로서, 깊이 방향의 중앙선을 기준으로 미리 설정된 경사각 범위 내에서 경사지도록 형성된 지형 모델인, 지하 구조 추정 방법
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제8항에 있어서,상기 2차원 지형은,상기 중앙선을 기준으로 일측의 경사각과 타측의 경사각이 상이하게 형성된 지형 모델인, 지하 구조 추정 방법
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제8항에 있어서,상기 2차원 지형은,상기 중앙선을 기준으로 일측의 경사 방향과 타측의 경사 방향이 상이하게 형성된 지형 모델인, 지하 구조 추정 방법
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제8항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은 지형 변화 및 측정 고도 변화가 반영된 학습데이터를 통해 사전 학습된 것인, 지하 구조 추정 방법
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제11항에 있어서,상기 지하 구조 정보가 추정되는 단계는,상기 인공지능 알고리즘이 제m 측정 지점, 제m-1 측정 지점 및 제m+1 측정 지점에 상응하는 전기비저항 정보를 추정하는 단계;를 포함하되, 상기 입력자료는,n개의 측정 지점별 고도정보, 지표면 높이정보 및 주파수별 자기장 반응 정보를 포함하고(단, 상기 n은 3 이상의 자연수임),상기 m은 2 이상이고, 상기 n-1 이하의 자연수인, 지하 구조 추정 방법
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